Few-shot Prompting

Few-shot Prompting, büyük dil modellerine istenen görevin nasıl yapılacağını öğretmek amacıyla, istem (prompt) içerisinde birkaç örnek verilmesine dayanan bir istem mühendisliği tekniğidir. Model, bu örneklerdeki örüntüyü analiz ederek yeni girdilere aynı biçimde yanıt üretir. Böylece modelin ek bir eğitim sürecine ihtiyaç duymadan, yalnızca verilen örneklerden hareketle istenen formatı, üslubu veya sınıflandırma mantığını öğrenmesi sağlanır.

Örneğin bir duygu analizi görevinde modele önce birkaç örnek sunulabilir:

• “Bu ürünü çok beğendim.” → Olumlu
• “Beklediğim gibi çıkmadı.” → Olumsuz
• “Ürün bugün teslim edildi.” → Nötr

Ardından modele “Kargo çok hızlı geldi.” cümlesi verildiğinde, önceki örneklerden öğrendiği örüntüyü kullanarak Olumlu sonucunu üretebilir. Aynı yöntem; çeviri, metin sınıflandırma, bilgi çıkarımı, soru-cevap, kod üretimi ve veri biçimlendirme gibi birçok yapay zekâ uygulamasında başarıyla kullanılmaktadır.

Few-shot Prompting, Zero-shot Prompting ile Fine-tuning arasında yer alan bir yaklaşımdır. Zero-shot yönteminde modele yalnızca görev açıklanırken hiçbir örnek verilmez. Few-shot Prompting’de ise birkaç temsil edici örnek sunularak model yönlendirilir. Bu sayede özellikle belirli bir çıktı formatının korunması, özel kuralların uygulanması ve doğruluğun artırılması gereken görevlerde daha başarılı sonuçlar elde edilir.